Mobile Technology Utilization Among Patients From Diverse Cultural and Linguistic Backgrounds Attending Cardiac Rehabilitation in Australia: Descriptive, Case-Matched Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Barriers to attending cardiac rehabilitation (CR), including cultural and linguistic differences, may be addressed by recent technological developments. However, the feasibility of using these approaches in culturally and linguistically diverse patients is yet to be determined. OBJECTIVE: This study aims to assess the use of mobile technologies and features, as well as confidence in utilization across patients speaking different languages at home (ie, English, Mandarin Chinese, and a language other than English and Mandarin [other]) and are both eligible and physically suitable for CR. In addition, the study aims to determine the sociodemographic correlates of the mobile technology/feature use, including language spoken at home in the three groups mentioned above. METHODS: This is a descriptive, case matched, comparative study. Age and gender-matched patients speaking English, Mandarin and other languages (n=30/group) eligible for CR were surveyed for their mobile technology and mobile feature use. RESULTS: 'Participants had a mean age of 66.7 years (SD 13, n=90, range 46-95), with 53.3% (48/90) male. The majority (82/90, 91.1%) used at least one technology device, with 87.8% (79/90) using mobile devices, the most common being smartphones (57/90, 63.3%), tablets (28/90, 31.1%), and text/voice-only phones (24/90, 26.7%). More English-speaking participants used computers than Mandarin or "other" language speaking participants (P=.003 and .02) and were more confident in doing so compared to Mandarin-speaking participants (P=.003). More Mandarin-speaking participants used smartphones compared with "other" language speaking participants (P=.03). Most commonly used mobile features were voice calls (77/82, 93.9%), text message (54/82, 65.9%), the internet (39/82, 47.6%), email (36/82, 43.9%), and videoconferencing (Skype or FaceTime [WeChat or QQ] 35/82, 42.7%). Less Mandarin-speaking participants used emails (P=.001) and social media (P=.007) than English-speaking participants. Speaking Mandarin was independently associated with using smartphone, emails, and accessing the web-based medication information (OR 7.238, 95% CI 1.262-41.522; P=.03, OR 0.089, 95% CI 0.016-0.490; P=.006 and OR 0.191, 95% CI 0.037-0.984; P=.05). CONCLUSIONS: This study reveals a high usage of mobile technology among CR patients and provides further insights into differences in the technology use across CALD patients in Australia. The findings of this study may inform the design and implementation of future technology-based CR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».